增强随机性的高速网络流量抽样算法

"一种改进的高速网络分布式流量抽样算法 (2013年)" 这篇论文主要探讨了在高速网络环境中，针对基于掩码匹配的流量抽样算法存在的问题，即某些特定抽样掩码可能导致较大的测量误差。作者孙昱等人提出了一种增强样本随机性的改进算法，以提高流量抽样的准确性和稳定性。 传统的基于掩码匹配的流量抽样算法，通过设定一个或多个掩码来选择抽样数据包，但这种方法有时会产生非随机的结果，进而影响测量的精度。论文中的改进方案引入了异或(XOR)运算。在抽样过程中，首先对数据包的标识字段执行异或运算，生成新的标识值，随后使用这个新值进行匹配抽样。理论分析和实测流量数据的统计验证都表明，异或运算能够显著提高抽样结果的随机性，降低因特定掩码选择导致的测量误差。 论文中，作者们从有效性和稳定性两方面对改进后的算法进行了检验。实验结果显示，改进算法在各种评价指标上均优于文献[10]中的原始算法，且能够适应任意的抽样掩码，这为实际网络监控和流量分析提供了更优的选择。 论文的关键点包括分布式抽样技术、掩码匹配方法的优化、标识字段的异或处理以及如何增强随机性。这些研究对于理解网络流量、优化网络性能监控、以及开发更精确的网络管理工具具有重要意义。论文还强调了在高速网络环境中，正确和可靠的流量抽样算法对于网络资源管理、安全检测和故障排查的重要性。 中图分类号将此论文归类为"TP393"，表示它属于计算机科学技术领域，特别是与网络通信相关的技术。文献标识码"A"表示这是一篇学术研究论文。文章在《空军工程大学学报》2013年第3期发表，进一步展示了其在军事通信和网络技术领域的应用价值。 这项工作为高速网络流量抽样提供了一个创新的解决方案，通过改进掩码匹配策略和利用异或运算，提高了抽样结果的准确性和算法的适应性，对于网络流量分析领域具有积极的理论和实践意义。